2026 年 3 月 10 日深夜，舊金山一家名爲 Kled AI 的初創公司宣佈完成 550 萬美元種子輪融資。其投資人名單成分也是相當複雜：Sebastian Thrun，Waymo 創始人、自動駕駛汽車之父；Aglaé Ventures，LVMH 集團掌門人 Bernard Arnault 的家族風投基金；以及金州勇士隊老闆 Kent Lacob、DoorDash Labs 的 Harrison Shih 和潮牌公司 MSCHF 創始人 Daniel Greenberg。
加上此前的融資，Kled AI 的總融資額已經達到 900 萬美元。
550 萬美元的種子輪在 2026 年的 AI 投資市場裏幾乎不值一提。同一個月，動輒數億美元的種子輪和 A 輪比比皆是，Crunchbase 的數據顯示 2026 年超過 40% 的種子輪和 A 輪資金流向了 1 億美元以上的鉅額交易。但 Kled AI 引發關注的原因不在於融資規模，而在於它試圖回答的問題：在 AI 吞噬一切的時代，普通人能不能靠自己的數據賺錢？
Kled AI 做的事情不復雜。它是一個數據交易市場，用戶通過手機 App 上傳自己的照片、視頻和文檔，平臺對這些數據進行脫敏處理、質量檢測和結構化標註之後，打包成數據集賣給 AI 公司用於模型訓練。用戶獲得報酬，AI 公司獲得合規、高質量的訓練數據。
根據 Kled AI 的公開數據，目前平臺用戶每天上傳 300 萬到 450 萬個文件，已經創建了超過 12,000 個結構化數據集，涵蓋放射影像、城市出行、居家場景等多個類別。收入最高的用戶每月能賺到 7,400 美元。
圖丨Kled AI App（來源：Kled AI）
這個模式之所以能跑起來，跟 AI 行業的一個結構性變化有關。過去兩年，大模型競賽的重心已經從“誰的算力多”逐步轉向“誰的數據好”。根據 Fortune Business Insights 的報告，全球 AI 訓練數據集市場 2026 年的規模約爲 44 億美元，預計到 2034 年將增長至 232 億美元，年複合增長率接近 23%。
Scale AI、Appen、Defined.ai 這些老牌數據標註公司仍然是市場的主力，但它們的業務模式更多依賴僱傭標註員進行定向數據採集。Kled AI 走的是另一條路，用直接的經濟激勵換取大規模的個人數據上傳。
Kled AI 的創始人 Avi Patel 今年 22 歲，從伊利諾伊大學厄巴納香檳分校退學創業，此前曾創辦音樂版權交易平臺 Nitrility。他在 2025 年初創立 Kled AI，同年 5 月通過 Solana 區塊鏈發行了$KLED 代幣。公司註冊名爲 Nitrility Inc.，總部在舊金山。
圖丨Avi Patel（來源：Kled AI）
Patel 在此前的公開採訪中反覆強調一個觀點：Facebook、TikTok 這些平臺靠免費獲取用戶內容賺了天文數字的廣告費，卻從未爲用戶的數據支付過一分錢。而當 AI 公司需要的不再是隨手發的自拍而是放射科掃描片、無人機航拍畫面或居家活動的第一人稱視頻時，“白嫖”已經行不通了，必須有直接的付費機制才能讓人們願意上傳這些敏感的、高價值的數據。
從增長數字看，Kled AI 大概確實踩中了某種需求。公司稱其 App 在 14 個國家市場增長迅速，在馬來西亞等 4 個國家的 App Store 金融類排名中衝到過第一名。
兩週內註冊的數據貢獻者超過 20 萬人。整個過程沒有外部廣告投放，完全依賴推薦獎金和社交媒體上的自發傳播，根據公司披露的數據，三週內在各平臺上的相關帖子累計獲得了 1.5 億次曝光。
但這些增長背後有一些錯綜複雜的細節值得注意。Kled AI 並非一個純粹的 Web2 公司。$KLED 代幣在加密交易所上線後，圍繞它的爭議就沒有停過。
2025 年 6 月，鏈上數據分析公司 Dashcoin Research 發佈調查報告，指出與 Kled AI 團隊關聯的錢包系統性地出售了約 5825 萬枚 KLED 代幣，價值約 50 萬美元，其中至少 22.1 萬美元通過 ChangeNow 交易所轉換爲法幣。Patel 後來在社交媒體上承認了這些銷售行爲，稱資金用於覆蓋公司運營的大量開支。
同年底，Patel 又公開指控 Believe 平臺聯合創始人 Ben Pasternak 在 Kled 最大版本更新期間持續拋售大量 $KLED 代幣，違反了雙方此前關於不在公開市場出售的口頭約定。這些爭執在 X 和加密社區裏引發了大量討論，也讓外界對項目的代幣經濟模型產生了疑問。
不過除去其作爲加密項目的代幣運作，Kled AI 作爲數據交易市場的業務本身有清晰的市場需求支撐。AI 訓練數據的合規採集正在成爲行業的核心痛點，歐盟 AI 法案、GDPR、HIPAA 等法規對數據來源的要求越來越嚴格，沒有明確授權和溯源的數據正在失去使用價值。
Kled AI 聲稱其上傳流程符合 HIPAA 和 GDPR 要求，使用機器學習模型對上傳內容進行脫敏處理後再做標註。如果這些合規措施能夠經受住獨立審計的檢驗，那麼這個模式在理論上是站得住腳的。
而 Google X 實驗室的創始人、Waymo 的前身 Google 自動駕駛項目的負責人、Udacity 的聯合創始人 Sebastian Thrun 投資Kled AI，一定程度上可能也是看中的是這個平臺在機器人和自動駕駛訓練數據採集方面的潛力，第一人稱視角的居家活動數據、城市街景數據和無人機航拍數據，恰好是訓練具身智能（embodied AI）系統最稀缺的資源。
只是，550 萬美元的種子輪和 900 萬美元的總融資相對於 Kled AI 此前宣稱的 1 億美元估值而言是非常稀釋程度有限的，這也符合加密項目在股權融資和代幣融資之間搖擺的常見模式。Patel 在 2025 年 11 月的 LinkedIn 帖子中曾表示，大部分資金將用於建設自有數據基礎設施以解決擴展瓶頸。
回到那個核心問題：普通人到底能不能靠賣數據給 AI 掙到錢？目前 Kled AI 給出的答案是“可以，但天花板並不像宣傳裏的那麼高”。月入 7,400 美元是平臺上收入最高的貢獻者的數字，絕大多數用戶的實際收入要低得多。
從 App Store 和各類評測網站的用戶反饋看，上傳照片獲得的單次報酬往往只有幾美分到幾十美分不等，想要獲得可觀收入需要持續上傳大量高質量內容，或者完成平臺定向發佈的“特殊任務”，比如按指定要求拍攝第一人稱視角的家務活動視頻、特定角度的街景照片等。
這件事更大的意義或許不在於個人能賺多少，而在於它驗證了一種可能性：用戶願意爲了直接報酬而主動上傳自己的數據。Kled AI 公佈的數據稱其平均用戶的每日上傳量已經超過了 Instagram、Facebook、TikTok、Snapchat 和 X 的平均用戶，如果這個數據屬實，它說明的是人們對“數據換錢”這個交易的接受程度遠超預期。
AI 訓練數據市場目前的格局是 Scale AI、Appen、TELUS International 等公司佔據主流，它們以企業級服務爲核心，對接的客戶是大型 AI 實驗室和科技公司。
Kled AI 切入的角度不同，它試圖繞過傳統的數據標註供應鏈，直接建立“消費者到 AI 公司”的通道。這條路的風險也很明顯：數據質量如何保證、重複和低質量上傳如何過濾、合規審計能否通過大客戶的檢驗、代幣經濟模型的可持續性如何，每一個環節都有可能成爲瓶頸。
參考資料：
1.https://www.kled.ai/blog/kled-raises-5.5m-seed
2.https://www.kled.ai/blog/kled-v2-2025
3.https://x.com/useKled/status/2031384811441402057
4.https://www.kled.ai/blog/kled-v3-expands-rewards-and-contributor-tools
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